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机分布式训练，用户可以将训练任务分配到多台计算机或服务器上并行进行，充分利用硬件资源，加快模型收敛速度，提高训练效果。平台支持多种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，并提供简单易用的界面和工具，帮助用户轻松配置和管理多机分布式训练任务。用户可以根据实际需求选择
us计算型CPU(16u32g)专属实例”为例。 图3 购买扩容包和通用处理节点 单击“下一步：确认配置”，并勾选“我已阅读并同意《八爪鱼自动驾驶云服务声明》”。 图4 确认配置 单击“去支付”，界面生成支付订单，可根据自身情况选择支付方式，确认付款。 查看我的资源配额 在“总览
#非必填，大小不限制，时长限制10min，命名大小不可超过128位，不可有特殊字符。 与数据包同名的yaml配置文件说明 数据包中必须含有与数据包同名的yaml配置文件主要包括车辆名称、传感器信息和标定ID等信息，详情参考如下： # 华为八爪鱼自动驾驶云服务数据采集说明 project:
预审核任务 前提 当批次子任务配置并启动了预审核任务时，预审核任务界面才会显示预审核任务详情。 图1 预审核任务详情 预审核任务相关操作 在“预审核任务”列表，还可以进行以下操作。 表1 预审核任务相关操作 任务 操作步骤 查询预审核任务 在搜索输入框中输入搜索条件，按回车键即可查询任务。
限速（Speeding）检测 限速检测的目的是判断主车的车速是否超过道路默认限速。 本设计采用最大默认限速120km/h。 该阈值可通过前端进行自定义配置。 父主题： 内置评测指标说明
图2 选择数据集 数据集：选择相对应的数据集或标注导入、导出数据集。 数据集中的标注物如果已经存在，则标注物信息以数据集中为准。 完成“标注设置”。 任务类型为人工标注： 图3 人工标注 任务类型：有人工标注和预标注两种。此处以人工标注为例。 标注物：标注模板和项目内标注物至少选取一种。
C类均匀权重评分（Average）方案 当用户选择该评分方案时，就不需要设置评测指标的重要度，各个指标按均匀权重进行扣分。 C类均匀权重评分原则（Principle） 各指标得分权重相同。 C类均匀权重评测分数计算实现（Equation） 此方案下总分为100分，在计算得分时不考
制作镜像（仿真） 运维配置 运维配置提供集群纳管，由平台管理员账号进行管理和配置。 集群纳管 集群提供多种节点的混合部署，基于高性能网络模型提供全方位、多场景、安全稳定的容器运行环境，平台可以将集群统一纳管，更方便查看节点资源使用量和修改节点用途，以及设置资源规格。其中，cce-
代码样例（Code Examples） 路网设置（Road Network） 参数声明（Parameter Declarations） 实体设置（Entities） 场景剧本（StoryBoard） 触发器与触发条件（Trigger and condition） 动作（Actions）
标签管理 标签管理中的标签分为平台内置的场景挖掘标签和用户自定义标签。平台内置标签详情请查看表1 内置标签列表。用户还可根据实际需求，自定义设置需要的标签。当前支持两种方式添加标签：在线创建和文件上传。 表1 内置标签列表 场景挖掘方式 场景分类 子类 标签 内置场景挖掘规则 道路
种子地图的逻辑场景样例（仿真器B） 配合静态场景的种子场景，在本节提供了对应的适配仿真器B的逻辑场景样例。 straight merge split junction 父主题： 动静态配套样例
assign_init_position支持设置绝对位置和相对位置，设置相对位置时使用修饰器（position）和修饰器（lane）来给出相对值。 当初始位置需要车辆转换朝向时，通过设置pose_3d的orientation来设定朝向，以与所在车道朝向一致，例如车辆所在车道和road0呈90°夹角时，设置orientation的yaw为1
Octopus平台的并行仿真模块分为任务配置和仿真任务两部分。用户在任务配置模块，可使用自研仿真算法，根据Octopus自研仿真评测体系，从行车安全、驾驶行为、乘员舒适性等多维度测评在多种条件下的仿真场景中控制算法控制质量。在仿真任务模块，可将仿真任务运行中关键指标变化绘制成图表，直观形象。 任务配置 仿真任务
考试系统 支持题库管理、考试试卷题目个数配置、正式数据一键转换为考试题目，考试提交可进行系统自动判卷，也可进行人工复核。 新增考试题库 在左侧菜单栏中单击“标注服务 > 培训考试”。 选择“考试系统 > 考试题库”页签，单击“新增”，参考下表填写项目信息； 图1 新增考试题库 考
junction 简述：地图场景为交叉口。lead_vehicle和主车Ego一前一后分别以LeadVehicle_TargetSpeed_Ve0和Ego_TargetSpeed_Ve0的初始速度向交叉口行驶，Ego设定了目标在右转车道上的目标点Target_position，仿
图2 选择数据集 数据集：选择相对应的数据集或标注导入、导出数据集。 数据集中的标注物如果已经存在，则标注物信息以数据集中为准。 完成“标注设置”。 任务类型为人工标注： 图3 人工标注 任务类型：有人工标注和预标注两种。此处以人工标注为例。 标注物：标注模板和项目内标注物至少选取一种。
straight 简述：地图场景为直道。lead_vehicle和主车Ego在主道上分别以40kph和Ego_InitSpeed_Ve0的初始速度一前一后行驶，Ego设定了目标在主道右2车道上的目标点Target_position，同时激活Ego控制器（控制器会影响Ego去往Ta
merge 简述：地图场景为匝道合流。主车Ego在主道行驶，初始速度为Ego_InitSpeed_Ve0，Ego设定了目标在主道右侧2车道上的目标点Target_position，仿真开始后激活Ego控制器（控制器会影响Ego去往Target_position的寻路算法，但目前仿
在线仿真 使用规范 在线仿真服务集成了一整套完整的仿真工具链，开箱即用。 在使用新的普通用户登录在线仿真时，需修改在线仿真系统配置： 关闭桌面锁屏。 调整屏幕分辨率（默认分辨率不高，可调至适合的分辨率）。 将默认的浏览器更改为Chrome或Firefox。 在线仿真根据用户名称生
场景”，在此可对其进行运行，编辑和删除等操作。 如果该场景片段需要重新生成仿真场景，则需在仿真服务模块删除该场景片段生成的仿真场景。 配置了高精地图map_id的数据包，静态场景将使用配置好的高精地图文件显示。未配置map_id的数据包，平台将自动生成一份地图做仿真场景使用，地图参考场景发生的时间戳内的自车轨迹数据。
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